Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Численные методы (пособие).pdf
Скачиваний:
84
Добавлен:
16.05.2015
Размер:
965.85 Кб
Скачать

21

n

ϕn ( x) = åαi xi лучше использовать алгоритмическую схему Горнера.

i=0

Напомним ее. Требуется для заданного значения аргумента x вычислить соответствующее значение алгебраического многочлена

n

y = åαi xi с известными коэффициентами αi . Для этого используется

i=0

циклический алгоритм:

y :n

нц для l от n-1 до 0 с шагом (-1)

y := yx +αl

кц

5. Дана таблица значений y j = f (x j ), ( j =1, 2 , , N ) некоторой функции y = f ( x) . Значения эти имеют значительные погрешности. Методом наименьших квадратов строится наилучшее приближение ψ( x) в семействе нелинейных функций y = axb . Составить алгоритм для вычисления коэффициентов a и b этого приближения. Определить меру близости, в смысле которой это приближение

будет наилучшим.

 

Решение:

 

алгоритма: N, x j , y j ( j =1, 2 , , N ).

Исходные

данные для

Результаты: a , b .

 

Вводятся новые переменные X и Y таким образом, чтобы

после замены

переменных

функция y = axb превращалась в

линейную функцию:

X = lnx,

ì

í

Y = ln y.

î

В результате этих замен мы получим линейную зависимость:

Y = bX + ln a .

 

На основании известных табличных данных x j и

y j (

j =1, 2,..., N ) по формулам замен переменных находятся

новые

табличные данные X j и Y j для новой линейной зависимости:

ì

X

j

= lnx

j

,

ï

 

 

 

 

, j =1, 2,..., N .

í

Y

 

 

= ln y

 

 

ï

j

 

j

 

 

î

 

 

 

 

 

По полученной новой

таблице {(X j ,Y j ), j = 1,2, , N} методом

22

наименьших квадратов подберем коэффициенты A , B наилучшего линейного приближения(Y = AX + B) . Вначале вычисляются элементы матрицы и правой части соответствующей линейной системы:

1 N

M X = N åj X j ,

=1

 

 

1

N

MY

=

 

åYj , M XY

 

 

 

N j =1

 

 

 

1 N

M X 2 =

 

åX 2j .

 

 

 

 

N j =1

1 N

= N åj X jYj ,

=1

Далее проверяется условие существования и единственности решения этой системы M X 2 - M X2 ¹ 0 . Если оно выполняется, то вычисляются значения коэффициентов A и B по формулам:

 

ì

~

M

XY

M

X

M

Y ,

 

 

 

 

 

ï

A =

 

 

2

 

 

 

 

 

í

~

MX 2 - MX

 

 

 

 

 

 

ï

 

 

 

~

 

 

 

 

 

 

î

B =

MY - MX A,

 

 

 

 

 

и получается само наилучшее линейное приближение

Y = AX + B .

Сравнивая это

равенство

с

 

равенством

Y = bX + ln a ,

получим

соответствующие

значения коэффициентов:

b = A , a = e

~

. А в

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~

 

B

 

качестве искомого наилучшего нелинейного приближения выберем соответствующее приближение в первом параметрическом

семействе функций y =ax

~

. Это приближение будет наилучшим в

~

b

 

смысле следующей нестандартной меры близости:

åN (Yj - (AX j + B))2 = åN (ln y j - (b ln x j + ln a))2 .

j =1

 

i=1

Если условие M X 2 - M X2 ¹ 0 не выполняется, то приближение не вычисляется.

6.Построить тригонометрический интерполяционный

много-член второго порядка, S2 ( x) , для функции

f ( x)

= x [x] (здесь

[x] − целая часть вещественного числа x).

 

 

 

 

 

Решение:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Найдем

табличные

значения

функции

f (x)

на

ее

периоде.

Наименьший

период

функции

f (x)

равен

L = 1.

Порядок

многочлена равен n=2, и, следовательно,

N = 2n = 4

. Получим узлы

интерполяции на периоде:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xm =

L

+

 

L

m , m =0,1, 2,3.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2N

 

 

N

 

 

 

 

 

 

Отсюда

x0

= 1 ,

x1 = 3 ,

x2 =

5

, x3 = 7 .

Так

как

все

эти узлы

 

 

8

8

 

 

 

8

 

 

8

 

 

 

 

 

принадлежат промежутку [0 ,1), их целые части равны 0 и

 

 

 

fm = f ( xm )

= xm ,

m =0,1, 2,3.

 

 

 

 

23

Следовательно, табличные значения функции f (x) на ее периоде:

f0 = 18 , f1 = 83 , f2 = 85 , f3 = 78 .

Запишем в общем виде искомый тригонометрический интерполяционный многочлен:

S2 ( x) = a0 + a1 cos Lx + b1 sin Lx + b2 sin Lx .

Вычислим коэффициенты этого многочлена по формулам:

a0

=

1

3

1

a1

=

2

3

æ

π

+

m ö

= 0

 

 

å fm =

2 ,

 

å fm cosç

4

4

÷

,

 

 

4 m=0

 

 

4 m=0

è

 

ø

 

 

 

2

N −1

æ

π

 

m ö

 

2

 

 

1

3

m

 

1

b1

=

 

å fm sinç

 

+

 

÷

= -

 

,

bn =

 

å fm (-1)

 

= -

8 .

 

4

4

4

 

 

 

 

4 m=0

è

 

ø

 

 

4 m=0

 

 

Запишем искомый тригонометрический интерполяционный многочлен

S2 ( x) =

1

 

2

 

sin 2πx

1 sin 4πx .

2

4

 

 

 

 

 

8

7. Функция f ( x) = sin(10π x)

приближается тригонометрическим

интерполяционным многочленом 2-го порядка, S2 ( x) . Найти оценку погрешности тригонометрической интерполяции.

Решение:

Функция f ( x) = sin(10π x) имеет наименьший период L =15 . Порядок тригонометрического многочлена n=2. Поэтому N = 2n = 4 . Значение r может быть любым, так как функция f (x) = sin(10π x) имеет ограниченные производные любого порядка. Поэтому мы не будем конкретизировать значение r. Легко показать, что для

любого

натурального k выполняется неравенство:

 

f (k ) (x)

 

(10π)k .

 

 

Отсюда

M r 1 = (10π )r+1 .

 

+

 

 

 

 

Подставим найденные значения в формулу оценки погрешности и получим искомую оценку погрешности тригонометрической интерполяции как функцию r:

æ

1

 

ör +1

2r −1

 

 

12ç

 

 

÷

r +1

 

 

 

 

ç

 

÷

 

(10π)

 

f (x) -S2 ( x)

 

£

è10π ø

 

 

=12 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

r

 

(2)r −1

r

Исследуем полученную оценку и попытаемся найти ее наименьшее значение. Величина r может иметь любое натуральное

значение, а

lim

12

= 0. Поэтому

абсолютная погрешность

интерполяции,

r →∞ r

 

, не

может превышать любого

 

f ( x) S2 ( x)

положительного числа. Следовательно, f ( x) S2 ( x) = 0 и S2 ( x) = f ( x) . 8. Построить для функции f ( x) = x2 ln x многочлен наилучшего

24

равномерного приближения нулевой степени, Q0f ( x) = a0f , на [0,1 ; 3].

Решение:

 

 

 

Найдем

m = min

 

f ( x)

и

M =

max

]

f ( x)

. Производная функции

 

 

 

 

 

x [0,1 ; 3]

 

 

x

0,1 ; 3

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

[

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f

x

) =

2x ln x

+

x2

=

x

2ln x

 

1

 

 

 

 

 

 

 

x

 

e−1 2

1

 

,

 

 

 

 

 

 

 

 

=

e

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(

 

 

 

x

(

 

+ ) обращается в ноль в точке

 

 

=

 

принадлежащей нашему отрезку. На (0,1 ; 1e ) производная отрицательна, а на (1e ;3) − положительна. Поэтому

m = min

f ( x) = f (1

 

) = −

2

≈ −0,74.

e

x [0,1 ; 3]

 

 

 

e

 

Наибольшее значение функция f ( x) = x2 ln x

может принимать только

на концах отрезка [0,1 ; 3]. Поэтому мы вычислим эти два значения функции и выберем наибольшее из них.

f (0,1) =0,12 ln 0,1 ≈−0,23, f (3) =32 ln 3 ≈9,89.

 

Согласно

теореме Чебышева, на [0,1 ; 3] у

функции

f ( x) a0f = x2 ln x a0f

должны найтись, по крайней мере,

две точки

чебышевского альтернанса. Одна из них – это точка x = 3

, в которой

функция f (x) принимает наибольшее значение, а вторая – это точка x =1e , в которой функция f (x) принимает наименьшее значение. В результате мы получим следующие равенства:

m a0f = −E ,

M a0f = E ,

Вычтем из второго равенства первое и выразим из получившегося равенства a0f . В результате получим искомый многочлен:

Q0f ( x) = a0f = m + M ≈ 4,58. 2

9. Построить для функции f ( x) = x2 многочлен наилучшего равномерного приближения первой степени, Q1f ( x) = a0f + a1f x , на [0 ; 1]

.

Решение:

Найдем производные нашей функции и определим характер

монотонности функции

и

направление выпуклости ее

графика.

f ( x) = 2x ³ 0, f ′′( x) = 2 > 0 .

Отсюда следует,

что функция

f ( x) = x2

возрастает, а выпуклость ее графика направлена вниз.

 

Рассмотрим функцию

f (x) a0f a1f x =

= x2 a0f a1f x . Согласно

теореме Чебышева, на [0 ; 1] найдутся по крайней мере три точки чебышевского альтернанса для этой функции. В рассматриваемом случае две точки чебышевского альтернанса, в которых будет достигаться максимум f ( x) a0f a1f x , будут, очевидно, совпадать с концами отрезка [0 ;1]. Третья точка, которую мы обозначим d f и

2 =1 2

25

в которой будет достигаться минимум f ( x) a0f a1f x , будет находиться внутри отрезка [0 ; 1]. В первых двух точках значение функции f ( x) a0f a1f x будет равно Е, а в третьей – (-Е):

f (0) a0f = −a0f = E ,

f (1) a0f a1f =1− a0f a1f = E ,

f (d f )a0f a1f d f = (d f )2 a0f a1f d f = −E .

Кроме того, в точке x = d f производная функции f ( x) a0f a1f x = x2 a0f a1f x должна обратиться в ноль:

2d f a1f = 0.

Из полученной системы уравнений найдем искомые коэффициенты многочлена наилучшего равномерного приближения. Вычитая из первого уравнения второе, получим:

a1f =1.

Теперь из последнего уравнения можно будет найти d f :

d f = a1f .

Складывая первое и третье уравнения, получим:

(d f )2 − 2a0f a1f d f = 0 .

Отсюда находим a0f = −18.

Осталось записать искомый многочлен: Q1f ( x) = −18 + x .

2.3. Практическая работа № 3. Численное дифференцирование. Метод Рунге-Ромберга

Для студентов специальности «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» отведено 4 часа практических занятий, а для студентов специальности «Программное обеспечение вычислительной техники и

автоматизированных систем» − 2 часа.

План занятий:

1. Актуализация определения производной функции одной переменной и дифференциала, его геометрического смысла, понятия бесконечно малой функции f (h) при h → 0 , сравнения

бесконечно малых функций при h → 0 , определения символа «о» − малое и «О» − большое, связь между ними, свойств символа «о» −

малое, определения верных цифр в записи приближенного значения и их свойств.